ثريد لتجربتي مع الشهادة الاحترافية للتعلم الآلي من شركة IBM على منصة Coursera.
IBM Machine Learning Professional Certificate
يتكون الثريد من :
أ- نبذة تعريفية
ب- متطلبات الشهادة و المهارات المطلوبة لنيلها
ج- شرح أقسام الشهادة
د- انطباعي الشخصي وتجربتي
هـ- الميزات والعيوب
IBM Machine Learning Professional Certificate
يتكون الثريد من :
أ- نبذة تعريفية
ب- متطلبات الشهادة و المهارات المطلوبة لنيلها
ج- شرح أقسام الشهادة
د- انطباعي الشخصي وتجربتي
هـ- الميزات والعيوب
أ- نبذة تعريفية :
يعد التعلم الآلي Machine Learning أحد أكثر المهارات المطلوبة للوظائف المتعلقة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة ، وهو مجال يتنامى الطلب عليه سنويًا بنسبة تتجاوز ال 74% سنويًأ على منصة مثل (LinkedIn). هذه الشهادة الاحترافية من شركة IBM مخصصة لأي شخص مهتم بتطوير
يعد التعلم الآلي Machine Learning أحد أكثر المهارات المطلوبة للوظائف المتعلقة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة ، وهو مجال يتنامى الطلب عليه سنويًا بنسبة تتجاوز ال 74% سنويًأ على منصة مثل (LinkedIn). هذه الشهادة الاحترافية من شركة IBM مخصصة لأي شخص مهتم بتطوير
المهارات والخبرات المطلوبة ليكون ممارس أو مهندس تعلم آلي والاستفادة من الأنواع الرئيسية للتعلم الآلي وتشمل: التعلم الخاضع للإشراف ،التعلم غير الخاضع للإشراف ، التعلم العميق ، التعلم المعزز. كما أنها تشمل موضوعات متقدمة و خاصة مثل تحليل السلاسل الزمنية وتحليل البقاء.
ب- متطلبات الشهادة و المهارات المطلوبة لنيلها
المتطلبات :
- حساب على موقع Coursera يحمل اسمك
- اشتراك بملغ مالي 59$ لكل شهر أو 399$ بالسنة
- اتصال جيد بالانترنت.
- في حال كنت غير قادر على هذه المبالغ بإمكانك طلب منحة مالية من المنصة والتعلم بشكل مجاني أو شبه مجاني.
المتطلبات :
- حساب على موقع Coursera يحمل اسمك
- اشتراك بملغ مالي 59$ لكل شهر أو 399$ بالسنة
- اتصال جيد بالانترنت.
- في حال كنت غير قادر على هذه المبالغ بإمكانك طلب منحة مالية من المنصة والتعلم بشكل مجاني أو شبه مجاني.
يكفي أن تكون جيد إلى جيد جدًأ في هذه المهارات :
1- البرمجة بلغة بايثون
2- الجبر الخطي والاحصاء وأساسيات الرياضيات
3- تجارب بسيطة سابقة مع خوارزميات التعلم الآلي
4- أساسيات علم البيانات Numpy و Pandas
لتجاوز الشهادة :
-إنجاز جميع الاختبارات والفيديوهات
- عمل 6 مشاريع
1- البرمجة بلغة بايثون
2- الجبر الخطي والاحصاء وأساسيات الرياضيات
3- تجارب بسيطة سابقة مع خوارزميات التعلم الآلي
4- أساسيات علم البيانات Numpy و Pandas
لتجاوز الشهادة :
-إنجاز جميع الاختبارات والفيديوهات
- عمل 6 مشاريع
1- أقسام الشهادة :
تتكون الشهادة من 6 دورات في مجالات التعلم الآلي وهي على النحو التالي :
1- تحليل البيانات الاستكشافي للتعلم الآلي | Exploratory Data Analysis for Machine Learning
كما هو متعارف عليه أن الخطوة الأولى والمهمة قبل نمذجة البيانات هو التعرف عليها واستكشافها
تتكون الشهادة من 6 دورات في مجالات التعلم الآلي وهي على النحو التالي :
1- تحليل البيانات الاستكشافي للتعلم الآلي | Exploratory Data Analysis for Machine Learning
كما هو متعارف عليه أن الخطوة الأولى والمهمة قبل نمذجة البيانات هو التعرف عليها واستكشافها
تقدم هذه الدورة كل من المواضيع التالية :
1- تحميل البيانات والتعامل معها والتعرف عليها
2- هندسة السمات Feature Engineering
3- اختبار الفرضية Hypothesis Testing
4- تصوير البيانات واستخراج الأفكار الرئيسية باستخدام مبادئ التحليل الاستكشافي للبيانات EDA
1- تحميل البيانات والتعامل معها والتعرف عليها
2- هندسة السمات Feature Engineering
3- اختبار الفرضية Hypothesis Testing
4- تصوير البيانات واستخراج الأفكار الرئيسية باستخدام مبادئ التحليل الاستكشافي للبيانات EDA
المشروع الذي قدمته في هذه الشهادة عبارة عن التعامل مع بيانات سوق للمواد الغذائية استخدمت جميع ماسبق على هذه البيانات لاستخراج الأنماط والافكار الرئيسة Patterns & Insights.
ملاحظة : كل مافهمت بياناتك بشكل أفضل كل ما كنت قادر على استخراج أنماط وأفكار ونمذجة بشكل أفضل.
ملاحظة : كل مافهمت بياناتك بشكل أفضل كل ما كنت قادر على استخراج أنماط وأفكار ونمذجة بشكل أفضل.
2- التعلم الآلي الخاضع للإشراف نماذج الإنحدار الخطي | Supervised Machine Learning: Regression
تقدم هذه الدورة كل من المواضيع التالية :
- طريقة تقسيم البيانات
- التعرف على مفاهيم الدوال الخطية وغير الخطية
- مفهوم الـ Cross Validation
- مفاهيم Regularization & Gradient Descent
تقدم هذه الدورة كل من المواضيع التالية :
- طريقة تقسيم البيانات
- التعرف على مفاهيم الدوال الخطية وغير الخطية
- مفهوم الـ Cross Validation
- مفاهيم Regularization & Gradient Descent
- نماذج الانحدار الخطي بالإضافة إلى مفهم التنظيم Regularization
المشروع الذيي عملت عليه عبارة عن توقع نفقات التأمين الصحي بناء على المعايير والسمات الصحية والشخصية التي تخص المرضى.
المشروع الذيي عملت عليه عبارة عن توقع نفقات التأمين الصحي بناء على المعايير والسمات الصحية والشخصية التي تخص المرضى.
3- التعلم الآلي الخاضع للإشراف نماذج التصنيف | Supervised Machine Learning: Classification
المفاهيم التي تطرقت إليها الشهادة :
- مقاييس الخطأ Error Metrics مثل accuracy ، bias, variance , F-score وغيرها
- نماذج التصنيف
- الانحدار اللوجستي Logistic Regression
....
المفاهيم التي تطرقت إليها الشهادة :
- مقاييس الخطأ Error Metrics مثل accuracy ، bias, variance , F-score وغيرها
- نماذج التصنيف
- الانحدار اللوجستي Logistic Regression
....
4- التعلم الآلي بغير إشراف | Unsupervised Machine Learning
هذه الدورة جعلتني أحب هذا القسم من التعلم الآلي بسبب تيسير المفاهيم و التطبيق العملي الذي يرافقك به معلم الدورة خطوة بخطوة ،
وتضمنت المفاهيم التالية :
- مفهوم K-Means Clustering
- مفاهيم العنقدة Clustering
هذه الدورة جعلتني أحب هذا القسم من التعلم الآلي بسبب تيسير المفاهيم و التطبيق العملي الذي يرافقك به معلم الدورة خطوة بخطوة ،
وتضمنت المفاهيم التالية :
- مفهوم K-Means Clustering
- مفاهيم العنقدة Clustering
- أنواع المسافات المختلفة في الـ Clustering
- مفهوم لعنة الأبعاد Dimensionality Curse
- تقليل الأبعاد Dimensionality Reduction
- مفهوم Non-Negative Matrix Factorization
المشروع الذي عملت عليه :
هو تصنيف أنواع الفاصولياء المختلفة إلى عناقيد مشروع كان ممتع وغريب 🤪
- مفهوم لعنة الأبعاد Dimensionality Curse
- تقليل الأبعاد Dimensionality Reduction
- مفهوم Non-Negative Matrix Factorization
المشروع الذي عملت عليه :
هو تصنيف أنواع الفاصولياء المختلفة إلى عناقيد مشروع كان ممتع وغريب 🤪
5- التعلم العميق والتعلم المعزز | Deep Learning and Reinforcement Learning
من الدورات الجد شيقة و التي تفتح بابًا للتعمق أكثر بهذين المجالين المهمين
تناولت الدورة :
- مفهوم Gradient Descent
- الشبكات العصبية Neural Network
- مفهوم Backpropagation
- نموذج Keras
من الدورات الجد شيقة و التي تفتح بابًا للتعمق أكثر بهذين المجالين المهمين
تناولت الدورة :
- مفهوم Gradient Descent
- الشبكات العصبية Neural Network
- مفهوم Backpropagation
- نموذج Keras
- الشبكات العصبية التلافيفية CNN
- التعلم المنقول Transfer Learning
- الشبكات العصبية التكرارية Recurrent neural network
- الـ Autoencoders
- مبادئ التعلم المعزز Reinforcement Learning
- التعلم المنقول Transfer Learning
- الشبكات العصبية التكرارية Recurrent neural network
- الـ Autoencoders
- مبادئ التعلم المعزز Reinforcement Learning
مشروعي كان عبارة شبكة عصبية تلافيفية CNN قادرة على تصنيف الأورام السرطانية في الدماغ من أمتع المشاريع التي قمت بعملها أثناء هذه الشهادة 🧠
6- النماذج المتخصصة السلاسل الزمنية و تحليل البقاء Specialized Models Time Series and Survival Analysis
لا شك أن هذه الشهادة كانت الأصعب ( معذبتي 🥲) لم أتخيل مقدار الجهد الذي يجب وضعه لفهم الأساسيات ثم النمذجة ، موضوع متقدم ومتشعب ولكن بفضل الله تكمنت بالنهاية من اجتيازها
لا شك أن هذه الشهادة كانت الأصعب ( معذبتي 🥲) لم أتخيل مقدار الجهد الذي يجب وضعه لفهم الأساسيات ثم النمذجة ، موضوع متقدم ومتشعب ولكن بفضل الله تكمنت بالنهاية من اجتيازها
المشروع الذي قمت بعمله كان الأطول من حيث التحليل والنمذجة لكن بنفس الوقت كان غاية بالمتعة 😃 وهو عبارة عن نمذجة وتوقع أسعار مبيعات السيارات في الولايات المتحدة من خلال بيانات من تاريخ 1976- 2022
د- انطباعي الشخصي وتجربتي
شهادة متميزة جداً وتستاهل كل الجهد اللي وضعته عليها ، 8 أشهر من الكر والفر ، أخذت عدة شهادات في التعلم الآلي لكن لا شك عندي أنها الأفضل من بينهم، هذه الشهادة مكنتني من تجاوز المقابلات التقنية في هذا المجال بتفوق كبير جدًا و كان يتعجب اللي يسوي المقابلة
شهادة متميزة جداً وتستاهل كل الجهد اللي وضعته عليها ، 8 أشهر من الكر والفر ، أخذت عدة شهادات في التعلم الآلي لكن لا شك عندي أنها الأفضل من بينهم، هذه الشهادة مكنتني من تجاوز المقابلات التقنية في هذا المجال بتفوق كبير جدًا و كان يتعجب اللي يسوي المقابلة
هـ- الميزات والعيوب
الميزات :
1- تبسيط المفاهيم المفاهيم النظرية وشرحها بطريقة ميسرة
2- اتباح الشرح النظري بشرح عملي وتطبيق خطوة بخطوة
3- كل دورة من الدورات الستة يجب عمل مشروع مستقل لها مما يؤدي إلى تثبيت المفاهيم بشكل لا تتصوره
الميزات :
1- تبسيط المفاهيم المفاهيم النظرية وشرحها بطريقة ميسرة
2- اتباح الشرح النظري بشرح عملي وتطبيق خطوة بخطوة
3- كل دورة من الدورات الستة يجب عمل مشروع مستقل لها مما يؤدي إلى تثبيت المفاهيم بشكل لا تتصوره
4- عمل تقرير لكل مشروع (وهذا مشابه جدًا للعمل الحقيقي في الشركات حيث كل مشروع use case تتطلب عرض تقرير لها ليتم شرحه للعميل)
5-مقدم الدورة متمكن للغاية في هذا المجال.
5-مقدم الدورة متمكن للغاية في هذا المجال.
العيوب :
1- السعر المرتفع للدورات خصوصًأ الاشتراك الشهري.
2- مقدم جميع الدورات هو نفس الشخص مايدعو إلى الملل نوعًأ ما لكن كما أخبرتكم مقدم الدورة أسطورة.
3- بعض المفاهيم معقدة جدًا وتحتاج إلى رياضيات متقدمة.
4- الدورة تحتاج مجهود عالي وصبر وتركيز.
1- السعر المرتفع للدورات خصوصًأ الاشتراك الشهري.
2- مقدم جميع الدورات هو نفس الشخص مايدعو إلى الملل نوعًأ ما لكن كما أخبرتكم مقدم الدورة أسطورة.
3- بعض المفاهيم معقدة جدًا وتحتاج إلى رياضيات متقدمة.
4- الدورة تحتاج مجهود عالي وصبر وتركيز.
نصائح عامة :
- احفظ المعلومات على جهازك أو على مستودع لتخزين المعرفة مثل notion
- اهتم بالمشاريع فهي السبيل للتمكن من المفاهيم
- عند عرض التقرير يفضل أن يكون مختصر ومبسط و كأنه موجه لغير المتخصصين
- احفظ المشاريع على منصة GitHub
- احفظ المعلومات على جهازك أو على مستودع لتخزين المعرفة مثل notion
- اهتم بالمشاريع فهي السبيل للتمكن من المفاهيم
- عند عرض التقرير يفضل أن يكون مختصر ومبسط و كأنه موجه لغير المتخصصين
- احفظ المشاريع على منصة GitHub
جميع الأكواد والمشاريع التي قمت بتنفيذها مفتوحة المصدر على صفحتي في GitHub وللتوضيح أرجو منك عدم استخدامها إلا عند الحاجة وعند الاطلاع على فكرة التنفيذ وذلك لتحقيق أقصى استفادة لك !
الرابط 🔗:
github.com
كل التوفيق لكم ، والحمدلله على التمام 🤍
الرابط 🔗:
github.com
كل التوفيق لكم ، والحمدلله على التمام 🤍
جاري تحميل الاقتراحات...